[发明专利]一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法有效
| 申请号： | 201910861836.3 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110703101B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 孙丙香;任鹏博;崔正韬;姜久春;张维戈;王占国;吴健;张彩萍;张琳静;张言茹;周兴振 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 | 代理人： | 张新利;谢建玲 |
| 地址： | 100044*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOC |
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| 搜索关键词： | 一种 锂离子电池 区间 循环 容量 衰退 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、针对目标锂离子电池，进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；/nS2、通过分区间特征参数提取，对锂离子电池的不同SOC区间衰退状态进行分析；/nS3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对LSTM RNN模型进行初始化；/nS4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；/nS5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOC
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